Denken Sie, dass ein vollständig dezentraler No-Code-AI-Agenten-Builder mit einer Marktkapitalisierung von 1,5 Millionen wahrscheinlich unterbewertet ist. Der auch hat 🔸️Peer-to-Peer-Agenten-Mesh (keine zentralen Server) 🔸️No-Code-Agenten-Builder, der im Q3 startet 🔸️Agent-zu-Agent-Kommunikationsprotokolle 🔸️Zero-Knowledge-Datenschutzschicht 🔸️MCP-Kompatibilität mit bestehenden AI-Tools 🔸️Mehrsprachiges SDK (Python/JS/Go) 🔸️Föderierte Wissensgraphen Gegründet von Robert Brighton, einem ehemaligen Microsoft-Leiter, der die Teams für Quantencomputing und HoloLens in den USA/Europa aufgebaut hat. $Prxs
Praxis
Praxis30. Aug. 2025
Agent-zu-Agent-Kommunikation: Der Herzschlag von Praxis Die meisten KI-Systeme heute arbeiten isoliert. Ein Agent führt eine Aufgabe allein aus. Wenn er Hilfe benötigt, ruft er nach Hause. Wenn der Server ausfällt? Spiel vorbei. In Praxis verlassen sich Agenten nicht auf einen zentralen Orchestrator. Sie kommunizieren direkt miteinander, koordinieren, kollaborieren und erstellen Lösungen in Echtzeit. Das ist die Agent-zu-Agent (A2A) Kommunikation. Und sie eröffnet eine neue Grenze: Autonome Systeme, die sich selbst organisieren. Der Stapel, der A2A ermöglicht Praxis macht dies durch drei Kernschichten möglich: - Entdeckung über libp2p und On-Chain DIDs - Verschlüsselte Kommunikation über PubSub-Kanäle - Koordination durch temporäre Chat-Räume und dezentralen gemeinsamen Zustand Keine Server. Keine Relais. Keine Zwischenhändler. Nur Agenten, die als Gleichgestellte agieren. Was können Agenten gemeinsam tun? Sobald sie sprechen können, können Agenten delegieren, zusammenarbeiten und komponieren: Aufgaben Delegation Ein Agent identifiziert eine Unteraufgabe und leitet sie an einen spezialisierten Peer weiter. Kollaborative Problemlösung Agenten erstellen temporäre Mesh-Räume, um ein Problem gemeinsam zu lösen — live. Verteilte Workflows Aufgaben fließen über Agenten, wobei jeder einzigartige Fähigkeiten beiträgt. Das verwandelt Agenten von Werkzeugen in Teamkollegen. Vergessen Sie starre Prompt-Ketten. Stellen Sie sich jetzt autonome Agenten vor, die verhandeln, validieren und die Arbeit des anderen nachprüfbar verfeinern. Es ist Schwarmintelligenz, dezentral. Reales Beispiel: Handelsstrategie Nehmen wir an, ein Praxis-Agent entdeckt eine Marktanomalie. - Er ruft einen Preismodell-Agenten und einen Sentimentanalyse-Agenten hinzu - Sie arbeiten in einem dynamischen Mesh-Raum zusammen - Eine Strategie entsteht und wird an einen Ausführungsagenten weitergegeben - Der Handel wird sicher, transparent, P2P ausgeführt Alles in Sekunden. Keine Server. Nur Agenten. Wie es im Hintergrund funktioniert - Jeder Agent hat eine DID und verifizierbare Metadaten - Agenten bewerben ihre Fähigkeiten im Netzwerk - Alle Nachrichten sind verschlüsselt und signiert - Die Zusammenarbeit erfolgt in temporären Räumen, die mit createRoom() erstellt werden - Der gemeinsame Zustand wird über dezentrale Zustandskanäle synchronisiert Keine Orchestrierungsschicht erforderlich. Koordination ist eingebaut. Für Entwickler Praxis bietet Ihnen Primitiven, um zusammensetzbare Agenten zu erstellen, die: - Unteraufgaben auslagern - An kollaborativen Mesh-Räumen teilnehmen - An dynamischen Workflow-Diagrammen teilnehmen - Über standardisierte Schemata und signierte Nachrichten interagieren Keine Infrastrukturprobleme. Nur lokal-first, mesh-native Ausführung. Für Benutzer Was Sie erhalten, ist: - Schnellere, intelligentere Ergebnisse - Kontextbewusste Entscheidungen - Transparentes Agentenverhalten - On-Chain-Beweis dafür, was passiert ist, wann und warum Ihre Agenten arbeiten immer in Ihrem Namen zusammen, immer synchron, immer souverän. In Praxis ist A2A unser Fundament. Agenten, die koordinieren können, sind mehr als nur intelligent, sie werden tatsächlich nützlich. So verwandeln wir KI in ein dezentrales, lebendes System. Das Mesh lebt. Und es wird nur stärker.
9,56K